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通过openresty+lua+nginx实现nginx缓存机制 - 乐享诚美

在这个例子中,我们假设我们要缓存一个API响应结果,并在下次请求相同API时直接返回缓存结果。...如果命中缓存,则直接输出响应结果并结束请求处理。 如果没有命中缓存,则从API获取响应结果,并将其写入缓存。...如果再次请求相同API,那么响应结果将直接从缓存中获取,并被输出到客户端。 通过这个例子,我们可以看到,使用OpenResty和Lua可以非常方便地实现缓存机制。...这样可以充分利用多核CPU优势,提高系统并发处理能力。 2、使用多个缓存实例:为了避免单个缓存实例成为系统瓶颈,我们可以在不同nginx worker进程中使用多个缓存实例。...3、使用LRU淘汰策略:在缓存容量有限情况下,当缓存达到容量上限时,需要使用一种缓存淘汰策略删除不常用缓存项,以释放空间给新缓存项。

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通过openresty+lua+nginx实现nginx缓存机制

在这个例子中,我们假设我们要缓存一个API响应结果,并在下次请求相同API时直接返回缓存结果。...如果命中缓存,则直接输出响应结果并结束请求处理。 如果没有命中缓存,则从API获取响应结果,并将其写入缓存。...如果再次请求相同API,那么响应结果将直接从缓存中获取,并被输出到客户端。 通过这个例子,我们可以看到,使用OpenResty和Lua可以非常方便地实现缓存机制。...这样可以充分利用多核CPU优势,提高系统并发处理能力。 2、使用多个缓存实例:为了避免单个缓存实例成为系统瓶颈,我们可以在不同nginx worker进程中使用多个缓存实例。...3、使用LRU淘汰策略:在缓存容量有限情况下,当缓存达到容量上限时,需要使用一种缓存淘汰策略删除不常用缓存项,以释放空间给新缓存项。

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关于缓存命中几个关键问题!

通常来讲,缓存命中率越高则表示使用缓存收益越高,应用性能越好(响应时间越短、吞吐量越高),抗并发能力越强。 由此可见,在高并发互联网系统中,缓存命中率是至关重要指标。...在相同key和相同请求数情况下,缓存时间越长,命中率会越高。 互联网应用大多数业务场景下都是很适合使用缓存。 2、缓存设计(粒度和策略) 通常情况下,缓存粒度越小,命中率会越高。...还有另一种情况,假设其他地方也需要获取该对象对应数据时(比如其他地方也需要获取单个用户信息),如果缓存是单个对象,则可以直接命中缓存,反之,则无法直接命中。这样更加灵活,缓存命中率会更高。...其实这忽略了一个重要因素--并发。通常来讲,在相同缓存时间和key情况下,并发越高,缓存收益会越高,即便缓存时间很短。...尽可能聚焦在高频访问且时效性要求不高热点业务上,通过缓存预加载(预热)、增加存储容量、调整缓存粒度、更新缓存等手段提高命中率。

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java8 Streams API 详解(上) -- 入门篇

同时,结合另一个 java8 新特性 -- Lambda 表达式,可以极大地提升编程效率,增加代码可读性 基于 jvm 底层硬件优化,streams api 可以十分方便利用多核性能,达到并发编程效果...很像是迭代器函数式编程版本 和迭代器一样,stream 也是对集合单向遍历一次,并且不可以回头往复,但不同是,stream 支持了这个过程自动并发执行,并且将遍历过程变得更加简洁易读 2.3 Stream...2.4.2 Streams API 版本 下面,我们使用 Streams API 优化上面的代码,整个流程就会显得简单了很多: private static List sortStudents...版本代码显然更加简洁和清晰,可读性、可维护性都有了显著提升,并且如果使用并发模式,Streams API 版本还会在性能上得到增强 由此可见,如果熟练掌握了 Streams API,那么在你开发过程中...操作 在一系列 Intermediate 操作之后,一定需要一个终极操作,对流中数据做最终处理,这个“终极操作”就是 Terminal 操作,它包括: forEach -- 对流中每个元素执行相同操作

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4个影响缓存命中因素,你知道几个?

一、缓存命中介绍 命中:可以直接通过缓存获取到需要数据。 不命中:无法直接通过缓存获取到想要数据,需要再次查询数据库或者执行其它操作。原因可能是由于缓存中根本不存在,或者缓存已经过期。...通常来讲,缓存命中率越高则表示使用缓存收益越高,应用性能越好(响应时间越短、吞吐量越高),抗并发能力越强。 由此可见,在高并发互联网系统中,缓存命中率是至关重要指标。...在相同key和相同请求数情况下,缓存时间越长,命中率会越高。 互联网应用大多数业务场景下都是很适合使用缓存。 2、缓存设计(粒度和策略) 通常情况下,缓存粒度越小,命中率会越高。...其实这忽略了一个重要因素--并发。通常来讲,在相同缓存时间和key情况下,并发越高,缓存收益会越高,即便缓存时间很短。...尽可能聚焦在高频访问且时效性要求不高热点业务上,通过缓存预加载(预热)、增加存储容量、调整缓存粒度、更新缓存等手段提高命中率。

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2023-04: 为什么你该试试 Sccache?

/cache-to 逻辑,配置 SCCACHE_GHA_ENABLED: "true" 即可 • 支持多种语言:sccache 同时支持缓存 C/CPP,Rust,nvcc 多种语言不同编译器,以 Rust...试试 Sccache 吧,任何不爽地方请到 issues[6] 反馈,同时欢迎参与贡献~ ---- 接下来部分我会首先介绍 Github Action Cache Service 内部 API 和它工作原理...创建缓存 POST /caches/[cache_id] 在所有的缓存内容都创建完毕后,可以使用这个 API 创建缓存。只有在这个 API 响应成功后,缓存才能被查询到。...rust-cache 优势是整个过程只会调用一次 GHA Cache API,很少会触发 rate limit,缺点是一旦 cache 没有命中,就需要完全从零构建。...总结 Sccache 以一种全新方式使用 GHA Cache 对 Rust 项目进行编译加速,相比于现存方案有如下优点: • 部署配置更容易 • 支持多种语言 • 大部分场景下更快 • 并发任务友好

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分布式缓存 --- Redis 如何提高缓存命中

本文来源 | http://sina.lt/guJC 缓存命中介绍 命中:可以直接通过缓存获取到需要数据。 不命中:无法直接通过缓存获取到想要数据,需要再次查询数据库或者执行其它操作。...通常来讲,缓存命中率越高则表示使用缓存收益越高,应用性能越好(响应时间越短、吞吐量越高),抗并发能力越强。 由此可见,在高并发互联网系统中,缓存命中率是至关重要指标。...在相同key和相同请求数情况下,缓存时间越长,命中率会越高。 互联网应用大多数业务场景下都是很适合使用缓存。 缓存设计(粒度和策略) 通常情况下,缓存粒度越小,命中率会越高。...其实这忽略了一个重要因素--并发。通常来讲,在相同缓存时间和key情况下,并发越高,缓存收益会越高,即便缓存时间很短。...尽可能聚焦在高频访问且时效性要求不高热点业务上(如字典数据、session、token),通过缓存预加载(预热)、增加存储容量、调整缓存粒度、更新缓存等手段提高命中率。

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【高并发】高并发环境下构建缓存服务需要注意哪些问题?我和阿里P9聊了很久!

根据不同场景,合理设置最大元素(空间)值,在一定程度上可以提高缓存命中率,从而更有效使用缓存。...LRU(最近最少使用):无论元素是否过期,根据元素最后一次被使用时间戳,清除最远使用时间戳元素,释放空间。算法主要是比较元素最近一次被获取时间,在热点数据场景下,可以选择这种策略。...业务需求对实时性要求,直接会影响到缓存过期时间和更新策略。实时性要求越低,就越适合缓存。在相同Key和相同请求数情况下,缓存时间越长,命中率就会越高。...其实这忽略了一个重要因素--并发。通常来讲,在相同缓存时间和key情况下,并发越高,缓存收益会越高,即便缓存时间很短。...解决办法:在缓存更新或者过期情况下,先尝试获取到lock,当更新完成后,尝试释放锁,其他请求只需要牺牲一定等待时间 (3)缓存穿透 在高并发场景下,如果某一个key被高并发访问没有被命中,出于对容错性考虑会尝试从后端数据库获取

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NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(10)--- 推理架构

HugeCTR 后端通过使用在多个模型实例之间共享嵌入缓存支持跨多 GPU 并发模型推理。...HugeCTR 后端还提供以下功能: 并发模型执行:多个模型和同一模型多个实例可以在同一 GPU 或多个 GPU 上同时运行。...这意味着无论需要部署多少个模型,只要这些模型是使用 HugeCTR 训练,它们都可以通过相同 HugeCTR 后端 API 加载。注意:在某些情况下,可能需要针对每个模型相应更新其配置文件。...场景2:一个GPU(Node 2)部署多个模型最大化GPU资源,这需要在并发实例数量和多个嵌入缓存之间取得平衡,以确保有效使用 GPU 内存。...通过使用变体CSR数据格式,模型可以在从请求中读取数据时获取特征字段信息。此外,也可以通过避免过多请求数据处理加快推理过程。

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Redis缓存穿透、缓存击穿、热key问题优化 + 内存缓存

数据聚合服务使用Redis集群做数据缓存服务,但是用户可以通过恶意构造数据方式,让请求越过Redis层,每次都打到第三方请求(缓存穿透);同时缓存数据有生存期,在数据失效那一刻,可能有大量请求打到第三方服务...2 实例 [hedox8syra.png] 品牌橱窗、CF奖展品 这两个接口,其中品牌橱窗是个性化数据,当用户未登录时(游客),看到相同数据,用户登录之后,看到是个性化数据(每个人看到不同)...3.2 缓存击穿问题 每个redisKey逻辑过期时间为5min,针对redisKey失效,大量请求同时并发打到后台服务问题,这里使用redis实现一个分布式锁解决。...[cejw7indqv.png] 采用setnx命令实现redis分布式锁,若setnx成功,表示获取到了锁,则请求第三方服务,并将数据更新到redis,释放锁;没有获取到锁进程,可以直接返回默认数据...[image.png] 使用ristretto做内存缓存,可以控制缓存时间、数量、大小、淘汰策略等。

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缓存在高并发场景下常见问题

缓存并发问题 缓存并发问题通常发生在高并发场景下, 当一个缓存key过期时,有大量请求在获取该缓存key, 多个请求同时发现缓存过期, 因此多个请求会同时访问数据库查询最新数据, 并且回写缓存,...使用分布式锁,保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务,其他线程没有获得分布式锁权限,因此只需要等待即可。这种方式将高并发压力转移到了分布式锁,因此对分布式锁考验很大 软过期....缓存穿透问题 在高并发场景下,如果某一个key被高并发访问,没有被命中,出于对容错性考虑,会尝试去从后端数据库中获取,从而导致了大量请求达到数据库,而当该key对应数据本身就是空情况下,这就导致数据库中并发去执行了很多不必要查询操作...同时,也需要保证缓存数据时效性。 2.单独过滤处理 我们通常将空值缓存起来,再次接收到同样查询请求时,若命中缓存并且值为空,就会直接返回,不会透传到数据库,避免缓存穿透。...缓存雪崩是由缓存同时失效造成 通常解决办法是对不同数据使用不同失效时间,甚至对相同数据、不同请求使用不同失效时间.

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电话面试数据库总结

通常所说“一锁二查三更新”即指的是使用悲观锁。通常来讲在数据库上悲观锁需要数据库本身提供支持,即通过常用select … for update操作实现悲观锁。...select for update获取行锁会在当前事务结束时自动释放,因此必须在事务中使用。...因此在业务操作进行前获取需要锁数据的当前版本号,然后实际更新数据时再次对比版本号确认与之前获取相同,并更新版本号,即可确认这之间没有发生并发修改。...同时,不同应用对读一致性和事务隔离程度要求也是不同,比如许多应用对“不可重复读"和“幻读”并不敏感,可能更关心数据并发访问能力。...5.mysql索引底层哪种数据结构 B+Tree搜索与B-Tree也基本相同,区别是B+Tree只有达到叶子结点才命中(B-Tree可以在非叶子结点命中),其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找;

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解读JVM级别本地缓存Caffeine青出于蓝要诀 —— 缘何会更强、如何去上手

当然,两者也还是有点差异,比如Caffeine创建对象时不支持使用concurrencyLevel指定并发量(因为改进了并发控制机制),这些我们在下面章节中具体介绍。...之前在Guava Cache介绍中,有提过Guava Cache策略是在请求时候同时去执行对应清理操作,也就是读请求中混杂着写操作,虽然Guava Cache做了一系列策略减少其触发概率,...作为以替换Guava Cache为己任后继者,Caffeine在缓存容器对象创建时相关构建API也沿用了与Guava Cache相同定义,常见方法及其含义梳理如下: 方法 含义说明 initialCapacity...基于个性化定制逻辑实现过期处理(可以定制基于新增、读取、更新等场景过期策略,甚至支持为不同记录指定不同过期时间) weighter 入参为一个函数式接口,用于指定每条存入缓存数据权重占比情况。...map格式结果,没有命中缓存部分会执行回源操作获取 getIfPresent 不执行回源操作,直接从缓存中尝试获取key对应缓存值 getAllPresent 不执行回源操作,直接从缓存中尝试获取给定

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微信海量数据查询如何从1000ms降到100ms?

例如连续查询 7 天时间序列,会被自动拆解为 7 个 1天时间序列查询,分发到多个 Broker,此时可以利用多个 Broker 进行并发查询,减少单个 Broker 查询负载,提升整体性能。...但每个查询各不相同,不是这次讨论重点。 本次优化重点是基于查询时间范围子查询分解,而对于时间序列子查询分解方案则是按照「天」分解,每个查询都会得到当天全部数据,由业务逻辑层进行合并。...只需要将调用 DruidBorker 获取数据,异步写入缓存中,同时该子查询缓存修改时间即可。 缓存命中 在谈论命中之前,首先引入一个概念「阈值时间(threshold_time)」。...对此,微信团队使用了如下方案: 缓存设计采用了多级冗余模式,即每天数据会根据不同时间粒度:天级、4小时级、1 小时级存多份,从而适应各种粒度查询,也同时尽量减少和 Redis IO 次数。...每个查询都会被分解为 N 个子查询,跨度不同时间,这个过程粗略示意图如下: 举个例子:例如 04-15 13:23 ~ 04-17 08:20 查询,会被分解为以下 10 个子查询: 04-15

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缓存那些事儿之【本地缓存篇】

随着业务逻辑越来越复杂,用户数和访问量激增,我们系统需要支撑更多并发量,同时对应用服务器和数据库服务器计算能力和IO读写能力要求也越来越高。...因此整体上看,Ehcache集成和使用还是相对比较简单便捷,提供了完整各类API接口。...这里,Guava Cache秉承了ConcurrentHashMap设计思路与理念,使用多个segments方式细粒度锁,在保证线程安全同时,支持高并发场景需求。...(3)GuavaCache使用方法 Guava Cache提供Builder模式CacheBuilder构建器创建本地缓存方式,十分方便高效,同时可以利用其提供各种缓存参数根据不同业务应用场景进行灵活配置...如果没有命中则可以通过某个方法获取这个值,不同地方在于Cacheloader定义比较宽泛,是针对整个cache定义,可以认为是统一根据key值load value方法。

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从1 s到0.1 s?微信海量数据查询优化

例如连续查询 7 天时间序列,会被自动拆解为 7 个 1天时间序列查询,分发到多个 Broker,此时可以利用多个 Broker 进行并发查询,减少单个 Broker 查询负载,提升整体性能。...但每个查询各不相同,不是这次讨论重点。 本次优化重点是基于查询时间范围子查询分解,而对于时间序列子查询分解方案则是按照「天」分解,每个查询都会得到当天全部数据,由业务逻辑层进行合并。...只需要将调用 DruidBorker 获取数据,异步写入缓存中,同时该子查询缓存修改时间即可。 缓存命中 在谈论命中之前,首先引入一个概念「阈值时间(threshold_time)」。...对此,微信团队使用了如下方案: 缓存设计采用了多级冗余模式,即每天数据会根据不同时间粒度:天级、4小时级、1 小时级存多份,从而适应各种粒度查询,也同时尽量减少和 Redis IO 次数。...每个查询都会被分解为 N 个子查询,跨度不同时间,这个过程粗略示意图如下: 举个例子:例如 04-15 13:23 ~ 04-17 08:20 查询,会被分解为以下 10 个子查询: 04-15

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使用 CCIX进行高速缓存一致性主机到FPGA接口评估

表I显示了不同设备规格。 A. 测量设置 稍后描述所有低级基准测试都使用相同基本测量方法,该方法由三个主要组件组成:软件应用程序编程接口 (API)、硬件模块和上述片上 CCIX 组件。...请注意,我们将地址随机化以强制 SC 未命中,从而确保我们感兴趣 CCIX 传输实际发生。 称为 CCIX 流量生成器 (CTG) 硬件模块使用获取/存储方法捕获 CCIX延迟。...因此,队列可以同时包含多个锁条目。通过对记录版本标识符应用哈希函数来计算存储桶位置。图 8 显示了两个并发进程示例,一个在主机上,一个在设备上,请求相同记录版本(即 Rv2)锁。...稍后,主机尝试也请求相同锁。由于锁队列第一个槽已经被占用,主机无法获取锁,并将其请求附加到锁队列尾部并等待。一旦设备完成,它通过将整个队列向左移动释放锁,将现在位于队列头锁授予下一个进程。...然后主机获取锁并且可以继续执行。 图8 共享锁表中单个哈希桶(用于哈希键 2)示例,来自主机和设备并发锁请求在桶中排队等待相同记录版本。

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缓存穿透、并发和雪崩那些事 转

1 缓存穿透 缓存穿透指的是使用不存在key进行大量并发查询,这导致缓存无法命中,每次请求都要穿透到后端数据库系统进行查询,使数据库压力过大,甚至使数据库服务被压死。...2 缓存并发 缓存并发问题通常发生在高并发场景下,当一个缓存key过期时,因为访问这个缓存key 请求量较大,多个请求同时发现缓存过期,因此多个请求会同时访问数据库查询最新数据,并且回写缓存,这样会造成应用和数据库负载增加...我们通常有3种方式解决这个问题。 分布式锁 使用分布式锁,保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务,其他线程没有获得分布式锁权限,因此只需要等待即可。...,其他线程这时看到延长了过期时间,就会继续使用旧数据,等派遣线程获取最新数据后再更新缓存。...通常解决办法是对不同数据使用不同失效时间,甚至对相同数据、不同请求使用不同失效时间,例如,我们要缓存user数据,会对每个用户数据设置不同缓存过期时间,可以定义一个基础时间,假设10秒,

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缓存中这7个坑,把我坑惨了!!!

这样后面的请求,再拿相同用户id发起请求时,就能从缓存中获取空数据,直接返回了,而无需再去查一次数据库。...实际过期时间 = 过期时间 + 1~60秒随机数这样即使在高并发情况下,多个请求同时设置过期时间,由于有随机数存在,也不会出现太多相同过期key。...当然,还需要有个job,每隔一定时间去从redis中获取数据,如果在最近一分钟内可以获取到两次数据(这个参数可以自己定),则把全局开关关闭。后面请求,又可以正常从redis中获取数据了。...流程图如下:缓存命中:直接从缓存中获取数据。缓存不命中:无法从缓存中获取数据,而要从数据库获取其他途径获取数据。我们肯定是希望缓存命中率越高越好,这样接口性能越好,但实际工作中却经常啪啪打脸。...因为可能会出现缓存不存在,或者缓存过期等问题,导致缓存不能命中。那么,如何提升缓存命中率呢?7.1 缓存预热我们在API服务启动之前,可以先用job,将相关数据先保存到缓存中,做预热。

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BP-Wrapper:无锁竞争缓存替换算法系统框架

这给缓存管理带来了新挑战,如何在保证扩展性同时满足高并发数据处理需求。如果缓存管理中页替换算法不支持扩展,则可能会严重降低系统性能。...大多数替换算法会使用保护数据结构,但并发访问也会引起大量锁竞争。通常做法是通过修改替换算法降低竞争,如使用时钟算法近似实现LRU替换。不幸是,这种修改通常会破坏原始算法缓存命中率。...为了保证查找时间,通常会使用大量桶,这样就降低了多个线程访问相同概率。(2)如果多个线程不修改桶,则多个线程可以同时访问该桶。...现有数据库系统中替换算法在每次页访问时都需要获取锁。获取总开销会随着访问频率增加而增加(通常发生在高并发数据库系统中)。我们使用一种称为批量技术分摊并降低多个页访问造成开销。...这样无论使用哪种替换算法都不会发生未命中情况。使用不同缓存管理器PostgreSQL系统之间性能差异完全来自其实现可扩展性上差异,而非命中率。因此可扩展性越高,观察到性能越好。

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